Le module pylab est une implémentation donnant accès à toute la puissance de matplotlib.
matplotlib est une librairie extremement puissante permettant de générer et dessiner des graphiques (charting) en python.
Pour vous faire une idée des possibilités de matplotlib et pylab, je vous invite à visiter la galerie du site officiel.
Voici d'ailleurs quelques exemples issus directement de la galerie de matplotlib.
Installation
La compilation de matplotlib et son installation sous python à l'aide de pip ou easy_install n'est vraiment pas simple.
Il est préférable d'opter pour l'installation d'un package déjà prêt
sudo apt-get install python-matplotlib
à partir de là, le module pylab est accessible en python.
Lecture
Voir la description du livre "matplotlib for python developpers" de Sandro Tosi (aussi disponible sur Amazon).
Ce livre présente une introduction de matplotlib en partant des principes de base jusqu'au niveaux les plus avancés. Le but étant bien entendu de produire efficacement des graphiques 2D de hautes qualités.
Le livre passe également en revue l'inclusion de graphiques matplotlib dans des environnements GTK+, Qt, wxWidgets ainsi que l'inclusion dans des sites web et son utilisation avec des frameworks populaires tels que de Pylons et Django.
Tutorial vidéo
Voici deux vidéos d'instructions enregistrée lors du Python Scientific Computing conférence.
La première est une introduction, la seconde un module avancé.
Par contre, le site officiel contient plusieurs références de tutoriels, de vidéos et code d'exemples... ainsi qu'une impressionnante galerie d'exemple (voir section ressources).
Quelques exemples en Python
Voici quelques exemples rudimentaire d'utilisation de matplotlib.
Pour chacun des exemples, le graphique sera sauvegardé dans un fichier (accessible dans le répertoire /tmp)
Je manque malheureusement de temps pour achever ce point et j'en suis le premier navré.
J'y penserai à l'occasion.
Ressources
- Site officiel de matplotlib sur SourceForge qui contient énormément d'exemple en Python (y compris graphiques) ainsi qu'une documentation très complète.
- L'index des commandes de dessin (accessible depuis la page d'accueil de matplotlib)
- Le user guide de matplotlib
- maplotlib API
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